Корреляционная сеть метаболических показателей при когнитивном снижении и в норме у лиц пожилого возраста

С возрастом распространенность когнитивных нарушений (КН) неуклонно возрастает, достигая 10—20% среди лиц старше 60 лет [1]. В последние годы возрастные когнитивные изменения рассматриваются в рамках концепции когнитивного континуума, включающего переход от нормального старения через субъективное когнитивное снижение к додементным формам нарушений и далее к деменции [2]. Промежуточное положение в данном континууме занимает состояние, обозначаемое в англоязычной литературе как mild cognitive impairment (MCI), которое в отечественной научной традиции часто переводится как «умеренные когнитивные расстройства» (УКР). Вместе с тем в действующей Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10) используется диагноз F06.7 — «легкое когнитивное расстройство» (ЛКР), который по своему клиническому содержанию соответствует MCI. В настоящем исследовании используется термин ЛКР в соответствии с МКБ-10. УКР рассматриваются как пограничное состояние между нормальным старением и деменцией, при этом около 10—15% пациентов ежегодно прогрессируют к болезни Альцгеймера (БА) [3].

Несмотря на рост количества исследований, посвященных КН, большинство работ сосредоточено на нейропсихологических характеристиках, нейровизуализационных изменениях и нейродегенеративных механизмах. При этом системные биологические процессы — воспалительные, иммунологические, оксидативные и метаболические — остаются изученными существенно меньше, особенно в контексте ранней диагностики ЛКР и их взаимосвязи с соматической коморбидностью [4, 5].

Из данных литературы известно, что когнитивная дисфункция развивается на фоне нейродегенеративных изменений центральной нервной системы, сопровождающихся выраженными метаболическими нарушениями [4].

Пациенты с психическими расстройствами, включая депрессию и тревожные расстройства, характеризуются повышенной уязвимостью к метаболическим нарушениям: инсулинорезистентности, дислипидемии, ожирению, снижению уровня альбумина [5].

В последние годы внимание исследователей привлекают доступные лабораторные исследования, которые позволяют оценить окислительно-восстановительный, иммунно-воспалительный и метаболический статусы организма в процессе старения и развития патологических состояний. К ним относятся параметры общего анализа крови, биохимические маркеры липидного и белкового обмена, ферменты антиоксидантной системы, а также профиль полиненасыщенных жирных кислот в мембранах эритроцитов. Однако систематическая оценка таких показателей в контексте когнитивного статуса пожилых пациентов остается ограниченной. Современные обзоры подчеркивают, что широкий спектр периферических лабораторных маркеров может использоваться для мониторинга нейродегенеративных процессов и оценки риска прогрессирования когнитивного снижения [6].

Особый интерес представляют гематологические коэффициенты системного воспаления: нейтрофил-лимфоцитарное, тромбоцитарно-лимфоцитарное и моноцитарно-лимфоцитарное соотношения, а также системный индекс воспаления. Эти интегративные показатели легко рассчитываются на основе рутинного анализа крови и отражают баланс между провоспалительными и противовоспалительными звеньями иммунного ответа. Повышение нейтрофил-лимфоцитарного отношения и других воспалительных индексов ассоциировано с риском когнитивных нарушений, деменции и БА [7—9].

Помимо воспаления, ключевую роль в патогенезе метаболических нарушений и когнитивного снижения играют дисбаланс полиненасыщенных жирных кислот (ПНЖК), особенно омега-3, и снижение активности антиоксидантных ферментов. Эйкозапентаеновая (ЭПК) и докозагексаеновая (ДГК) кислоты обладают нейропротективными, противовоспалительными и антиоксидантными свойствами. Их уровни ассоциированы с модуляцией синаптической пластичности, регуляцией липидного обмена и улучшением когнитивных функций у пожилых лиц и пациентов с депрессией, а омега-3 ПНЖК рассматриваются как один из факторов, способных модулировать нейровоспаление и окислительный стресс (ОС) [10, 11].

Результаты ряда исследований показывают, что дефицит омега-3, сопровождающийся снижением активности супероксиддисмутазы (СОД), глутатионпероксидазы (ГПО) и каталазы, свидетельствует об усилении ОС и нейровоспаления — процессов, участвующих в патогенезе КН, БА и депрессивных расстройств [11, 12].

Таким образом, комплексная оценка воспалительных, метаболических и антиоксидантных показателей, определяемых по образцам периферической крови, представляет собой перспективное направление в ранней стратификации риска когнитивного снижения у пожилых пациентов. Современные исследования подчеркивают, что анализ не только отдельных биохимических параметров, но и структуры их взаимосвязей может быть информативен для понимания ранних механизмов когнитивного ухудшения [6, 12].

Цель исследования — провести сравнительную оценку метаболических, гематологических и антиоксидантных показателей периферической крови у когнитивно сохранных пожилых лиц и пациентов с ЛКР, а также определить особенности корреляционных взаимосвязей между изучаемыми показателями в сравниваемых группах.

В исследование были включены пациенты в возрасте 60 лет и старше, обратившиеся за амбулаторной консультацией к психиатру в консультативно-диагностический центр ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева». Отбор осуществлялся в формате поперечного когортного исследования.

Всего в исследовании приняло участие 172 человека, из них 23,3% (n=40) мужчин, 76,7% (n=132) женщин. Средний возраст по медиане составил 71 год (Q₁—Q₃=65—76 лет).

Критерии включения: возраст 60 лет и старше, наличие жалоб на снижение когнитивных функций, отсутствие деменции по клинической оценке врача-психиатра и данным нейропсихологического обследования, а также способность к участию в исследовании.

Критерии невключения: деменция, психотические расстройства, эпилепсия, выраженный неврологический дефицит, тяжелые соматические, онкологические или аутоиммунные заболевания, нейроинфекции, соблюдение специальных диет или прием биологически активных добавок.

Участникам проводили неврологический осмотр, оценку психического статуса, опрос, диагностическую магнитно-резонансную томографию головного мозга (МРТ), экспериментально-психологическое обследование (ЭПО), лабораторное исследование крови. Обследование проводилось в течение нескольких дней, амбулаторно, график диагностических процедур согласовывался индивидуально, допустимый временной интервал мог составлять до 1—2 мес.

Сканирование головного мозга проводили на МРТ-сканере Atlas Exelart Vantage XGV (Toshiba, Япония) с индукцией магнитного поля 1,5 Тл. Оценка МРТ включала визуальный анализ выраженности кортикальной и субкортикальной атрофии, а также признаков цереброваскулярной патологии (в том числе лейкоареоза и расширения желудочковой системы). Полученные данные использовались для клинической характеристики обследуемых и исключения выраженной органической патологии головного мозга. ЭПО включало: Краткую шкалу оценки психического статуса (Mini Mental State Examination, MMSE) [13], батарею лобных тестов (Frontal Assessment Battery, FAB) [14], тест рисования часов (Clock Drawing Test, CDT) [15], шкалу памяти Векслера (Wechsler Memory Scale, WMS) [16].

Следует отметить, что значения MMSE ≥28 баллов не исключают наличие ЛКР, поскольку данный скрининговый инструмент обладает ограниченной чувствительностью к недементным когнитивным нарушениям, особенно у лиц с высоким уровнем образования. В связи с этим диагноз ЛКР устанавливался на основании комплексной клинико-нейропсихологической оценки, а не только по результатам MMSE.

Лабораторные исследования выполнялись из венозной крови, полученной натощак. Для определения спектра ненасыщенных жирных кислот использовали ЭДТА-плазму. Было проведено исследование содержания шести ненасыщенных жирных кислот (НЖК): альфа-линоленовой (АЛК), ДГК и ЭПК — группа омега-3, арахидоновой (АРК) и линолевой (ЛК) — группа омега-6 и эруковой (ЭК) — группа омега-9.

Исследование ненасыщенных жирных кислот проводили на газовом хроматографе Agilent 7890 (Agilent Technologies, США) с масс-селективным детектором. Идентификацию полиненасыщенных жирных кислот в пробах плазмы крови осуществляли по времени удерживания хроматографического пика, регистрируемого в режиме мониторинга выбранных ионов (SIM). Количественное определение проводили методом абсолютной градуировки [17].

Регистрацию и обработку полученных хроматограмм выполняли с помощью программного обеспечения Chem Station.

Активность основных ферментов-антиоксидантов СОД, ГПО и глутатионредуктазы (ГР) оценивали в гемолизатах эритроцитов, полученных из гепаринизированной цельной крови. При определении активности СОД использовали ксантин-ксантиноксидазную систему. Ксантиноксидаза катализирует окисление ксантина в мочевую кислоту с образованием промежуточного продукта супероксидного анион-радикала О2^•–, который, вступая в реакцию с водорастворимым тетразолием (WST-1), образует окрашенное в желтый цвет соединение — формазан с максимумом поглощения при длине волны 450 нм [18].

Активность СОД оценивали по степени ингибирования этой реакции и выражали в условных единицах, отнесенных на 1 г гемоглобина или на 1 мл эритроцитарной взвеси. Метод определения активности СОД был адаптирован для работы на биохимическом анализаторе Сапфир-400 BIOLIS 24i Premium (Hirose Electronic System, Япония).

Определение активности ГПО в гепаринизированной цельной крови осуществляли методом с участием ГР [19]. Активность фермента выражали в МЕ/мл эритроцитарной смеси или МЕ/г Hb. Этот метод был модифицирован и адаптирован к автоматическому биохимическому анализатору Сапфир-400.

Для ингибирования пероксидаз в исследуемых образцах, которые могут давать ложнозавышенные результаты, перед исследованием пробы кратковременно инкубировали с реактивом Драбкина (цианид). ГПО катализирует реакцию восстановления глутатионом (GSH) органических гидропероксидов (гидропероксид кумола) с образованием дисульфид глутатиона (GSSG).

В основе метода определения активности ГР лежит ее способность восстанавливать в присутствии НАДФН окисленную форму глутатиона. Реакцию регистрировали при длине поглощения 340 нм.

Активность ГР определяли в гемолизате эритроцитов и сыворотке крови и выражали в интернациональных единицах на 1 г Hb и на 1 мл сыворотки [20].

Исследование соответствовало всем положениям Хельсинкской декларации и выполнялось в рамках государственного задания. Исследование одобрено независимым Этическим комитетом при НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева (номер протокола ЭК-9 от 21.12.2023).

Статистическая обработка данных проводилась с использованием программного продукта SPSS (v.26.0,0.0). В качестве мер центральной тенденции использовались медиана и межквартильный размах — Md [Q₁—Q₃]. Категориальные переменные описывались процентными долями с приведением абсолютных чисел — % (n). Проверка на нормальность распределения осуществлена по критерию Колмогорова—Смирнова с коррекцией значимости Лильефорса. Ввиду ненормальности распределения большинства переменных применялся критерий U Манна—Уитни. Для корреляционного анализа использовался критерий Спирмена (ρ).

По результатам комплексной оценки нейропсихологических данных и клинической картины обследуемые были разделены на две группы. Группу 1 (68,6%, n=118) составили пациенты, у которых был выставлен диагноз по МКБ-10 F06.7 ЛКР. Участники группы предъявляли жалобы на снижение памяти, замедление мышления и трудности концентрации внимания. По результатам клинико-нейропсихологического обследования у них выявлялись объективные КН по сравнению с возрастной нормой при отсутствии признаков деменции. Диагноз устанавливался с учетом клинической оценки, данных нейропсихологического тестирования и исключения других органических, психотических и тяжелых аффективных расстройств.

В группу 2 (31,4%, n=54) вошли лица без объективно подтвержденных КН. Несмотря на возможные субъективные жалобы на ухудшение памяти, результаты нейропсихологического обследования соответствовали возрастной норме, а повседневное функционирование оставалось сохранным. Данная группа рассматривалась как когнитивно сохранная.

Сводные данные нейропсихологического тестирования представлены в табл. 1.

Таблица 1. Результаты скрининговой оценки когнитивных функций у пациентов трех групп (MMSE, CDT, FAB, WMS — нейропсихологические тесты)

Примечание. * — p≤0,001; MMSE — краткая шкала оценки психического статуса; FAB — батарея лобных тестов; CDT — тест рисования часов; WMS — шкала памяти Векслера; ЭИПП — эквивалентный интеллектуальный показатель памяти.

Note: * — p≤0.001; MMSE — Mini Mental State Examination; FAB — Frontal Assessment Battery; CDT — Clock Drawing Test; WMS — Wechsler Memory Scale; ЭИПП — equivalent intellectual memory score.

Сравнительный анализ когнитивных показателей выявил статистически значимо более низкие результаты у пациентов с ЛКР по всем исследуемым шкалам (MMSE, FAB, CDT и WMS) (см. табл. 1). При этом выявленные различия отражают умеренную выраженность когнитивного дефицита, соответствующую додементному уровню нарушений.

Сравнительные социально-клинические характеристики двух групп представлены в табл. 2.

Таблица 2. Сравнительная характеристика групп пациентов по номинальным социально-клиническим признакам

Примечание. not NA — наблюдения, не содержащие отсутствующих значений; p — значение рассчитано с помощью двустороннего точного критерия Фишера. Здесь и в табл. 3: * — p<0,05, ** — p<0,001.

Note. not NA — observations without missing values; p-value was calculated using the two-sided Fisher’s exact test. Here and in Table 3: * — p<0.05, ** — p<0.001.

По социально-клиническим характеристикам (см. табл. 2) пациенты были сопоставимы по возрасту (p=0,052), реже продолжали трудовую деятельность (p<0,001) и характеризовались более высокой частотой гипертонической болезни (p<0,001) и цереброваскулярных заболеваний в анамнезе (p=0,007).

При анализе биохимических показателей (табл. 3) статистически значимые межгрупповые различия были выявлены по уровню общего белка и C-реактивного белка (СРБ). У пациентов с ЛКР концентрация общего белка была ниже (p=0,029), тогда как уровень СРБ оказался выше в группе когнитивно сохранных лиц (p=0,002). Показатели скорости оседания эритроцитов (СОЭ), глюкозы и альбумина статистически значимо не различались между группами.

Таблица 3. Сравнительная характеристика клинико-биохимических показателей у пациентов двух групп

Примечание. ЛПВП — липопротеины высокой плотности; ЛПНП — липопротеины низкой плотности; К.А. — коэффициент атерогенности; СОД — супероксиддисмутаза; СОЭ — скорость оседания эритроцитов.

Note. ЛПВП — high-density lipoprotein; ЛПНП — low-density lipoprotein; К.А. — atherogenic index; СОД — superoxide dismutase; СОЭ — erythrocyte sedimentation rate.

В группе когнитивно сохранных участников активность СОД, каталазы и ГПО была статистически значимо выше (p<0,05), что отражает более выраженную ферментативную антиоксидантную активность. Активность ГР различий между группами не имела.

В группе с ЛКР были зафиксированы более низкие уровни ЭПК (p=0,004) и ДГК (p=0,005), а также достоверно более высокие значения ЭК (p<0,001) по сравнению с когнитивно сохранной группой. Значимых различий по АЛК, ЛК и АРК не выявлено (p>0,05).

С учетом выявленных различий был проведен корреляционный анализ Спирмена, позволивший установить ряд статистически значимых взаимосвязей (p<0,05) между показателями липидного обмена, в том числе уровнем свободных ПНЖК плазмы крови, ферментативной антиоксидантной активности, воспалительными маркерами и их уровнями.

Корреляционный анализ выявил ряд статистически значимых связей между клинико-лабораторными показателями, липидным и антиоксидантным спектрами в группе 1.

Общий белок был связан с активностью СОД (r=0,344; p=0,004), ГПО (r=0,410; p<0,001) и каталазы (r=0,474; p=0,007), а также с уровнем ГР в плазме крови (r=0,245; p=0,036). СРБ коррелировал с СОЭ (r=0,307; p=0,004) и тромбоцитами (r=0,270; p=0,012).

Эритроциты демонстрировали отрицательные связи с СОЭ (r=–0,290; p=0,007), активностью СОД (r=–0,250; p=0,043), а также с уровнями ЭПК (r=–0,407; p=0,032), ЛК (r=–0,537; p=0,003) и АРК (r=–0,386; p=0,043). Тромбоциты отрицательно коррелировали с ЛК (r=–0,428; p=0,023).

Ретикулоциты были связаны с активностью ГР в эритроцитах (r=0,309; p=0,022) и отрицательно — с ЭПК (r=–0,426; p=0,024).

Активность каталазы положительно коррелировала с общим белком (r=0,474; p=0,007). Активность ГПО была положительно связана с ЛК (r=0,534; p=0,003), АРК (r=0,463; p=0,013) и ЭПК (r=0,380; p=0,046).

Содержание общего холестерина обратно коррелировало с концентрацией ЭПК (r=–0,430; p=0,022) и ЛК (r=–0,429; p=0,023). ЛК демонстрировала положительные корреляции с АРК (r=0,794; p<0,001), ЭПК (r=0,726; p<0,001), ДПК (r=0,626; p<0,001), а также умеренно отрицательную связь с количеством эритроцитов (r=–0,537; p=0,003).

Корреляционный анализ выявил ряд статистически значимых связей между клинико-лабораторными показателями, липидным и антиоксидантным спектрами в группе 2. В контрольной группе гемоглобин отрицательно коррелировал с уровнями ЭПК (r=–0,398; p=0,012) и ДГК (r=–0,402; p=0,011). Количество эритроцитов имело отрицательную связь с активностью СОД в эритроцитах (r=–0,326; p=0,037).

Из биохимических показателей значимые связи отмечены между общим белком и содержанием ЛК (r=0,349; p=0,029), АРК (r=0,347; p=0,030) и ЭПК (r=0,338; p=0,035). Альбумин положительно коррелировал с активностью СОД в плазме крови (r=0,461; p=0,002) и уровнем триглицеридов (r=0,424; p=0,002), а также отрицательно — с количеством ретикулоцитов (r=–0,375; p=0,011). Триглицериды имели положительную связь с глюкозой (r=0,292; p=0,046). Активность ГР в плазме крови коррелировала с количеством ретикулоцитов (r=0,356; p=0,026).

В рамках антиоксидантной системы активность каталазы была положительно ассоциирована с уровнями АРК (r=0,379; p=0,017), ЭПК (r=0,578; p<0,001) и ДГК (r=0,579; p<0,001). Активность ГПО в эритроцитах коррелировала с активностью СОД в плазме крови (r=0,329; p=0,012), концентрацией ГР в эритроцитах (r=0,381; p=0,013) и уровнем ЭК (r=0,334; p=0,038), а также отрицательно — с количеством тромбоцитов (r=–0,390; p=0,011).

Установлены достоверные положительные взаимосвязи между концентрациями ПНЖК. Содержание ЭПК коррелировало с уровнем ДПК (r=0,835; p<0,001). Также выявлены умеренные положительные корреляции между концентрацией ДГК и АРК (r=0,670; p<0,001), между ЛК и АРК (r=0,499; p=0,0012). Концентрация ЭК отрицательно коррелировала с ДПК (r=–0,411; p=0,009) и АРК (r=–0,525; p=0,000).

В контрольной группе взаимосвязи между показателями носили преимущественно внутрисистемный характер: наиболее тесные корреляции наблюдались между показателями, относящимися к одному метаболическому блоку (например, липидному или антиоксидантному). Такие группы взаимосвязанных показателей можно рассматривать как функциональные кластеры. Количество межсистемных связей было ограниченным, что отражало сохранность структурной организации метаболических процессов.

У пациентов с ЛКР выявлено увеличение количества статистически значимых корреляций, при этом взаимосвязи чаще наблюдались между показателями, относящимися к различным метаболическим системам. В отличие от контрольной группы, где преобладали внутрисистемные связи, у пациентов с ЛКР отмечалось увеличение количества межсистемных взаимосвязей между показателями липидного обмена, антиоксидантной активности, гематологическими параметрами и профилем ПНЖК. Это сопровождалось уменьшением доли внутрисистемных корреляций и указывает на снижение упорядоченности метаболических процессов.

Наиболее выраженные взаимосвязи в группе ЛКР наблюдались между показателями антиоксидантной системы, липидного спектра и параметрами общего анализа крови. В отличие от контрольной группы, где преобладали связи между показателями одной системы, у пациентов с ЛКР чаще выявлялись корреляции между показателями, относящимися к различным метаболическим системам.

Таким образом, у пациентов с ЛКР корреляционная структура характеризуется увеличением количества межсистемных взаимосвязей и уменьшением доли внутрисистемных корреляций, тогда как у когнитивно сохранных пожилых лиц преобладают связи внутри отдельных метаболических систем. Эти различия отражают изменение организации метаболических взаимодействий и могут свидетельствовать о снижении их функциональной упорядоченности при когнитивном снижении.

Полученные данные демонстрируют, что когнитивное снижение у пожилых пациентов сопровождается комплексными метаболическими изменениями, затрагивающими антиоксидантную защиту и липидный обмен, включая профиль ПНЖК. Отсутствие выраженной структурной патологии по данным МРТ позволяет рассматривать выявленные нарушения преимущественно в контексте функционально-метаболических изменений. Это соответствует современным представлениям о ранних стадиях нейродегенеративных процессов, при которых ключевую роль играют сосудистые и метаболические механизмы, включая нарушение проницаемости гематоэнцефалического барьера [2, 21].

Несмотря на отсутствие выраженных отклонений в стандартных клинико-лабораторных показателях, в группе ЛКР отмечено достоверное снижение активности ключевых ферментов антиоксидантной системы — СОД, ГПО и каталазы. Недостаточная активность этих ферментов формирует предпосылки для развития ОС, который рассматривается как один из ведущих патогенетических механизмов нейродегенерации и когнитивного ухудшения [22, 23]. Такая картина согласуется с данными литературы, где сниженная антиоксидантная активность связывается с ухудшением когнитивных функций и прогрессированием нейродегенеративных процессов [23, 24].

При этом выявленные изменения соответствуют фундаментальным биохимическим представлениям о функционировании ферментативного звена антиоксидантной системы [19, 20], что позволяет рассматривать их как проявление нарушения баланса между прооксидантными и антиоксидантными процессами.

Наряду с абсолютным снижением активности ферментов выявлены и характерные особенности их системных взаимосвязей. Корреляции между активностью антиоксидантных ферментов и концентрацией общего белка могут отражать функциональную активность ферментов и особенности их регуляции в условиях повышенной оксидативной нагрузки. Подобные закономерности согласуются с данными о системной взаимосвязи метаболических процессов и антиоксидантной защиты [6, 25, 26].

Корреляционный анализ показал, что изменения ферментативной активности сопровождаются перестройкой структуры биохимических взаимосвязей. Активность ферментов-антиоксидантов была ассоциирована с концентрациями белков плазмы крови и ПНЖК. Подобные связи могут свидетельствовать о том, что при ранних этапах когнитивного снижения формируются компенсаторные биохимические механизмы, направленные на стабилизацию гомеостаза. В частности, положительные корреляции ГПО с ЛК, АРК и ЭПК согласуются с биохимической функцией фермента, участвующего в восстановлении гидроперекисей ПНЖК и отражающего нагрузку на антиоксидантную систему [27]. Учитывая, что ПНЖК являются основными субстратами перекисного окисления, выявленные взаимосвязи могут указывать на возросшую нагрузку на ферментативное звено антиоксидантной защиты и попытки организма компенсировать усиливающийся ОС. Данные также согласуются с современными представлениями о роли липидного пероксидационного стресса в патогенезе КН [12, 28].

Снижение уровней ЭПК и ДГК у пациентов с ЛКР согласуется с данными литературы о роли омега-3 ПНЖК в поддержании нейропластичности, противовоспалительной активности и когнитивного функционирования [10, 29—31]. Дефицит ЭПК/ДГК может усиливать чувствительность нейрональных структур к ОС и нарушать мембранные механизмы передачи сигналов. Кроме того, показано, что омега-3 ПНЖК способны модулировать активность антиоксидантных ферментов и снижать выраженность ОС [11, 32]. Соответственно, выявленное снижение ПНЖК в сочетании с дефицитом СОД, ГПО и каталазы может рассматриваться как биомаркер метаболической уязвимости [33].

Особое значение для интерпретации полученных результатов имеют различия в структуре взаимосвязей между исследуемыми показателями. У когнитивно сохранных пожилых лиц преобладали внутрисистемные связи, отражающие относительную автономность и упорядоченность отдельных метаболических процессов, что соответствует физиологической организации обмена.

В группе пациентов с ЛКР отмечалось увеличение количества межсистемных взаимосвязей, включая связи между липидными, антиоксидантными и гематологическими показателями. Это сопровождалось снижением доли внутрисистемных связей и указывает на нарушение координации метаболических процессов. Подобная перестройка соответствует современным представлениям о метаболической дезорганизации при когнитивном снижении [4, 12, 34].

Дополнительное значение имеют выявленные взаимосвязи между ПНЖК и гематологическими показателями, в частности тромбоцитами. Современные данные указывают, что тромбоциты участвуют в патогенезе нейродегенеративных процессов через механизмы воспаления, ОС и регуляции липидного обмена [35, 36]. Кроме того, нейровоспаление рассматривается как ключевой фактор прогрессирования КН [37].

В целом полученные результаты свидетельствуют о том, что ЛКР ассоциировано с системной дестабилизацией метаболических процессов, включающей нарушения антиоксидантной защиты, липидного обмена и частично гематологических показателей. Выявленная перестройка структуры межпараметрических взаимосвязей отражает ранние нарушения регуляции обменных процессов и может рассматриваться как один из механизмов формирования когнитивного снижения. Полученные данные подчеркивают перспективность использования метаболических маркеров для оценки риска КН и разработки профилактических стратегий, направленных на коррекцию ОС, воспаления и липидного дисбаланса.

Результаты исследования свидетельствуют о том, что у пациентов с КН даже при отсутствии клинически значимых отклонений стандартных гематологических и биохимических показателей выявляются ранние метаболические изменения, включающие снижение активности ферментов антиоксидантной защиты и сдвиги в профиле ПНЖК. Эти изменения отражают начальные этапы дестабилизации метаболических процессов и повышенную уязвимость к ОС.

Принципиальное значение имеет выявленная перестройка структуры межпараметрических взаимосвязей, характеризующаяся увеличением количества ассоциаций между показателями липидного обмена, антиоксидантной системы и гематологическими параметрами. Данные изменения отражают нарушение координации метаболических процессов и указывают на формирование системной метаболической дезорганизации, сопровождающей развитие КН.

Полученные результаты подчеркивают значимость комплексной оценки метаболических показателей при КН. Интегративный анализ параметров антиоксидантной защиты, липидного спектра и профиля ПНЖК может использоваться для ранней стратификации риска, выявления субклинических метаболических нарушений и разработки профилактических стратегий.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Залуцкая Н.М., Незнанов Н.Г.; сбор и обработка материала — Щедрина Л.В., Ющин К.В., Залуцкая Н.М., Гомзякова Н.А.; статистический анализ данных — Гомзякова Н.А.; написание текста — Гомзякова Н.А., Дубинина Е.Е., Файзархамонов Р.Р.; научное редактирование — Залуцкая Н.М., Незнанов Н.Г., Дубинина Е.Е.

Authors contribution: study design and concept — Zalutskaya N.M., Neznanov N.G.; data collection and processing — Shchedrina L.V., Yushchin K.V., Zalutskaya N.M., Gomzyakova N.A.; statistical analysis — Gomzyakova N.A.; text writing — Gomzyakova N.A., Dubinina E.E., Fajzrahmanov R.R.; scientific editing — Zalutskaya N.M., Neznanov N.G., Dubinina E.E.

Исследование выполнено в рамках государственного задания ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.М. Бехтерева» Минздрава России 2024—2026 гг. (XSOZ 2024 0012).

The study was conducted as part of the State Assignment of the V.M. Bekhterev National Medical Research Center for Psychiatry and Neurology for 2024—2026. (XSOZ 2024 0012).